소프트웨어의 패러다임이 바뀌고 있다. 글로벌 소프트웨어 기업들은 2000년대 닷컴버블 시기 범용 소프트웨어의 출현으로 인류의 삶을 혁신했고, 그 영향력은 여전히 우리 곁에 남아 있다. 그렇지만 숫자를 자세히 들여다보면 ‘활공의 관성’이 멈추고, 누구도 예측할 수 없는 변화가 기존의 기술 패러다임을 잠식하고 있다.

결론부터 말하면 SaaS는 죽지 않는다. 기존의 과금하는 방식이 죽는다. 이 글에서는 왜 그런지를 인간의 작업 시간으로 설명한다.

AI는 분명 거대한 흐름으로 경제를 주도하고 있다. 또한 소프트웨어의 발전 속에서, 생산성의 새로운 공급과 수요는 예측할 수 없는 불균형을 보이고 있다. 소프트웨어 섹터는 15.1% 성장한(YoY) 1.44조 달러를 기록할 전망이지만, 전년 대비 거의 2배 이상 급증한 AI 모델 개발 및 R&D 자금이 대부분이며, AI 없이 동작할 수 없는 ‘AI 네이티브’ 트렌드에 종속 되어가고 있다.

반면, 빅테크와의 격차가 심화되는 가운데 AI라는 거대한 흐름에 올라타지 못한 레거시 소프트웨어와 전통 IT 서비스 부문은 성장 속도가 상대적으로 더디며, 자본 유입마저 동결되는 양상이다. 이는 경영진의 의사결정을 흐리게 만드는 요인이 된다. 사용자의 니즈를 뒤늦게 수용하여 기존 버전을 점진적으로 개선하고, 단순한 성능 향상만을 반복하는 소프트웨어 기업들은 [사용자 요구 기능대비 과도한 개선 여력]이라는 운영의 악순환에 빠지기 쉽다.

섹터 내 기업들은 시장 전반의 표면적인 성장세와 멀어져, 서서히 도태되고 있음을 1차적 모델로 설명할 수 있다. 분명 자본 확장성 측면만 놓고 보더라도, 기존의 성장 공식을 고집하는 중소형 기업들부터 시작해 이제는 서서히 이해관계자들로부터 외면받고 있다.

(Resource : SaaStr)

위와 같이 자본 유입은 AI & 데이터센터 인프라에 기형적으로 편성됨과 달리, 전통의 ‘코어 테크섹터’였던 범용 소프트웨어(이하 - SaaS) 섹터는 2026년, 닷컴버블의 붕괴 전조세처럼, ‘제품의 가치 프리미엄이 절하’ 위기에 빠졌다.

Covid 시기 EV/Sales 10~12배에 거래되던 SaaS 섹터는 2026년 3월 기준 3.1배까지 주저앉았다. 2024년 저점 2.9배에서 2025년 3.8배로 반등한 뒤 다시 하락한 수치다. Meritech 집계 기준 NTM 기준으로는 금융위기 이후 최저치다.  같은 기간 PER은 84배에서 22배로 떨어졌지만, 이는 적자 기업이 많아 PER 자체가 의미를 잃었기 때문이다. 진짜 프리미엄 하락세는 EV/Sales를 주의깊게 확인해야한다.

멀리보아 ‘산업 싸이클의 순환’로 치부한다면 충분히 납득할 수 있다. 그렇지만 이 글에서 ‘소프트웨어의 진정한 가치’는 무엇이며, 왜 AI 트렌드에 대체가 되는지, 그것이 정말로 논리적으로 설명할 수 있는 것인지, 놓치고 있는 것은 무엇인지, 무엇을 대비해야하는지를 생각함이 바람직하다.

소프트웨어 섹터에 대한 평가

iShares 소프트웨어 ETF는 연초 이후로만 21% 이상 수축했으며, 2025년 9월 피크 대비 ‘프리미엄 가치’ 소멸은 30%를 넘어, 시총 3000조원 가까이 투자금이 증발했다.(*환율 1500원 기준) 투자 흐름이 멈추고 사용자들이 전통 SaaS를 이탈하는 본질적인 이유는 간단하다.

표면적으로 사용자들은 더 이상 [정형 데이터를 수동으로 입력하고 조회하는 행위]에, 자신의 귀한 에너지 낭비와 라이선스 비용을 이중으로 낭비하고 싶어 하지 않으며, 데이터가 입력되는 즉시 자동화된 가치가 생성되는 '결과 중심의 지능형 서비스'를 요구하고 있기 때문이다.

소프트웨어의 진정한 가치는 무엇인가

역사적으로도 소프트웨의 역할은 정형화된 데이터의 입력, 보관, 조회를 수행하는 제3의 손발과도 같았다. 소프트웨어는 두 가지 측면이 있다. ‘사용자가 자리에 없는 순간에서 적합한 알고리즘 기반의 기능은 (User-off에 대한 대응), 사용자가 지닌 업무 역할의 일정한 패턴을 답습 &모방하여 작업자 1인 이상의 효율성을 내는 (자기 복제 측면)을 함께 가지고 있는 것이 소프트웨어 산업의 본질적 가치다.

SaaS는 클라우드를 매개 하여, 구독 방식으로 반복 순환 매출을 일으켜, 사용자에 생산성을 공급하고, 수익 유발을 돕는다. 과거와 산업 경제와 다르게 [한 번의 거래가 끝나는 것이 아닌, 지속적인 반복 구매 주도 성장]은 기업 측에서도 소프트웨어를 더욱 길게 유지관리 가능하게끔 한다. 그저 완벽한 선순환처럼 보이지 않는가?

사용자의 니즈를 파악한 SaaS 개발사는 그들의 수준에 맞게 최대한 가치 있는 도구를 만들어내는 것, 그것이 2020년대 초반까지 스타트업이 가져야할 하나의 태도였다.이러한 소프트웨어를 시장에 내놓기 내놓기 위해선(Launching) 단 하나의 태도, ‘애자일 원칙의 이행’으로써 지켜나갈 수 있었다. 한 번이라도 전통 소프트웨어의 필드에서 일을 해본 작업자라면 특히나 공감할 것이라고 생각한다. 소프트웨어 생태계의 태도는 ‘애자일 원칙’을 토대로 다음 단계를 밟아가는 것은 모두에게 일종의 성경과도 같았다.

1. 유저의 반응을 살피고

2. 기업의 목표에 부합하는 점에서

3. 유저가 원하는 기능을 제공하여

4. 더 많은 서비스 우위를 지녀

5. 유저를 확보하고

6. 독점적 플레이어로 자리잡는 것

‘네트워크 효과를 통한 락-인(Lock-in)을 이뤄라’ 마치 성경 구절과도 같다. 따라서 더 나은 기능을 더 많은 유저에게 더 적은 가격으로 제공하는 '시트 기반' 과금 체제가 SaaS의 비즈니스 모델의 기준이다. 그것이 선진 인류가 혁명속에서 빠르게 자리잡은 돈 벌이 패턴의 기준이었다. 시트 카운트라는 비즈니스 모델의 변수는 락-인과의 깊은 연관이 있다.

개념은 간단하다.

기업들과 제품이 행해야하는 목표 또한 단순하지만, 기업의 경영이 아닌 작금의 생존에 있어서,이 논리는 현재 의심 받고 있다. 업무 처리의 주체가 [인간에서 스스로 사고하고 행동하는 AI 에이전트]로 변화하는 내러티브에 따라, 섹터 내의 분위기는 불안으로 바뀌었다.

단 한 명의 엔지니어나 에이전트가 과거 수십 명의 노동 분량을 실시간으로 수행하게 되면서 기업 내부의 필요 라이선스 계정 수는 급격히 감소하기 시작했기 때문이다. 결제 구조 역시 ‘사람 한 명’이 아닌 ‘사람 한 명이 할 법한 일의 컴퓨팅량’인 토큰(인지 노동당 컴퓨팅 비용)으로 바뀌었다. 즉, 앞으로의 시장 흐름은 몇 명인지를 따지는 것은 애초에 중요하지 않다라는 뜻이다. 몇 명분의 인지 노동을 컴퓨팅이 처리할 수 있는가?에 집중하는 것이 시대적 흐름을 반영함에 적합하다.

IT 산업의 추상적 정보들, 인지 노동은 가산적이지 않을 거라는 믿음이, 할루시네이션이라는 불신과 잡음 속에서도 '토큰'으로 인해 새로운 대안으로써 '자본의 기준'이 되어가고 있다.

무엇이 바뀌었을까?

1.먼저 이탈이 일어났다. (이탈이 일어나는 이유, AI를 선택하는 이유 → 즉, 체감이다. 내가 서비스를 받는다는 느낌, 사실 Seat 가격과 AI 가격이 큰 차이가 없다는 것, 유저가 직접 결과를 내어 주는 만족감보다 중요한건 결과가 주는 부가가치 때문이다.)

2.SaaS 사용자의 이탈세는 증가하며, 신규 유입은 축소된다. (이 현상은 크게 세 가지 패러다임을 가지고 있다. [1] 정말 AI가 제공해주는 결과의 만족감을 느끼거나 [2] 남들이 따라해보는 하이프 때문에 이동하거나 [3] AI를 경험한 후, 불만족하여 레거시 SaaS로 돌아오거나)

3.또한 AI 변화에 대한 낮은 적응성은 단일적인 문제가 아닌 ‘관료적인 조직 구조 문제’에 기인한다. 높은 사용자 이탈 흐름은 기존 조직 문제가 가지고 있는 악순환을 더욱 크게 만든다.

(Resource : Benchmarkit)

이러한 추세를 CAC Ratio로 확인 가능하다. 차트의 X축은 연간 계약 가치인 ACV다. Benchmarkit 2025 SaaS Performance Metrics를 따르면 소프트웨어 기업이 신규 ARR 1달러를 위해 사용해야 하는 CAC는 중앙값 2달러 수준으로 2023년 대비 YoY 14% 상승했고, 하위 4분위 그룹의 경우 무려 2.82달러까지 상승하여 신규 고객 유치만으로는 비즈니스를 영위하는 것이 불가능에 가까워졌다.

차트의 X축은 연간 계약 가치인 ACV다. 흥미로운 지점은 "계약 금액이 커질수록 영업 비용이 많이 드니 CAC Ratio가 선형적으로 정비례하여 증가할 것”이라는 편향이다. 하지만 차트를 들여다보면 중형 구간인 10K -25K 구간의 중앙값 1.81달러이며, 엔터프라이즈 구간인 100k -250k 구간보다 오히려 더 값 비싸다.

계약 규모에 상관없이 훌륭한 기업일 수록 효율적인 CAC 지출한다. 제품 주도 성장(PLG) 문제를 전제한다. 영업 기반 성장(SLG)에 대한 현상 유지는 현재의 SaaS 섹터의 문제를 더욱 심각하게 만든다.

소프트웨어 출현 전과 출현 이후의 인류

‘AI가 경제에 미친 발전 효과’를 이야기 전, 명백한 것은 ‘인간의 기술 수준과 변화 수용의 정도,그리고 욕구’를 기반으로 서비스(생산성 가치의 모든 것)를 발전 시키려는 사회적 노력은 역사에 매 순간 존재했으며, 그것은 티핑 포인트마다 기하급수적으로 결과를 보였다.

(Resource : Situational awareness lp)

생산성 혁명 이후에는, 과거로 돌아가지 않는 비가역성이 존재하며, (적어도 프로스트펑크의 세계관과 다르게 현재까지는) 오히려 더 나은 생산성을 끊임없이 원한다. 생존을 위한 노동을 즐겁게 일하는 태도를 갖기 어렵고 이를 극복하려는인간 의지는 ‘고통스럽지만 숭고한 과정’을 즐길 수 없으며, 이를 극복해야 하는의지로 보기 때문이다. 즉, 과정(시스템논리)은 결과보다 중요하지만, 대부분의 사람은 이 고통을 빠르게 회피하기 위해 결과를 더 먼저 바라본다.

사회는 SNS가 존재하며 점점 더 서로를 만나지 않고, 1초만에 지구 반대편까지 내 목소리를 들려주는 것도 현실이다. 또한 대한민국에서 실제로 미국의 주식을 거래 가능한 것도, 독일에서 만들어진 자동차가 언제 뉴욕주에 입항하는지 조회도 가능하다. 모두 일련의 업무 패턴들을 ‘자동화’했기 때문이다. 인간의 컴퓨팅 공급과 알고리즘, 모델, 프레임워크는 중요한 과정을 굳이 직접 확인하지 않게 했으며, 인간의 욕망에 따라 결과’만’ 더 바라봐도, ‘큰’ 문제 없게 발전 가능하게 했다. 이를 시스템, 글에서는 ‘자동화’라고 부르겠다.

인류의 역사는 모든 것을 패턴화하고 저장하려고 노력한다. 모든 것이 행렬 데이터로 치환되고 있으며, 기술 혁명과 과학적 사고의 중요성을 대중화하고 일반화 하는것이 얼마나 중요한지 시장과 국가 차원에서 전략적으로 인식시키게 되었다. 친화적인 정책과 규제 완화, 유동성 공급이 모두 기술 혁명으로 쏠리게 되었다. 결국 인류는 가장 골치 아팠던 노동의 많은 부분을 하드웨어(산업혁명 이후)의 물리적 노동 혁명과 소프트웨어(컴퓨터의 등장)의 정보화 혁명으로 생산성이 혁신되었다라고 정리할 수 있다.

얼마나 생산성이 증가하였는가?

노동이 줄고, 생산성이 크게 늘었다. 그렇다면 이 생산성이란 무엇일까?

첫 번째로, 고전적 정의는 ‘단위 노동을 들여 만들어 낸 산출량’을 의미한다. 노동 생산성은 ‘일정한 단위 시간에 투입한 노동량에 대한 산출량의 비율’이며, 작업자 생산성이란 ‘일정 시간의 일에 대하여 산출한 실제 공수에 대한 표준 공수’의 비율이다. 단위 노동을 투입한 노동 시간과 공수로 나누는 값이 생산성이다.

두 번째로, 생산성은 시대마다 그 정의가 달랐다. 그 시대에 가장 희소한 자원을 생산하는 것을 이해함이 중요하다. 산업 시대 이전에는 농업 생산성, 정보화 시대 이전에는 노동 생산성, 지금은 자본 생산성과 컴퓨팅 파워(토큰 트랜잭션)이 가장 중요하다. 특히나 자본과 컴퓨팅 파워는 AI 시대에서는 즉결적인 노동 생산성으로 이어질 가능성이 매우 높다.

SaaS는 노동 생산성과 이윤 매출을 직접적으로 상승 시킨다.

(Output은 총 처리한 태스크 수, Automation SaaS는 0부터 1 범위의 SaaS 자동화율, Seat Cost는 시트당 구독 비용, W는 시간당 인건비, t Human은 인간의 직접 조작 및 검수 시간, L cognitive는 정규화한 0부터 1 범위의 인지 피로도, alpha는 피로도가 시간 비용에 미치는 가중치로 분모가 모두 달러 단위로 합산되어 피로도가 높을수록 생산성이 감소)

SaaS로 인한 생산성 P_SaaS는 데이터 노동 가치 Output과 자동화 계수 Automation_SaaS를, 구독 비용과 인간이 투입하는 시간 , 그리고 작업 피로도 L_cognitive로 나눈 값으로 정의할 수 있다. 고전적 노동 생산성이 노동량과 생산 도구를 기준으로 성립하기 때문에, SaaS와 AI의 생산성을 설명하기에는 적합하지 않다.

SaaS의 생산성은 여전히 소프트웨어를 통제하는 인간의 수와 시간에 종속된다. 데이터 태스크 중 패턴화할 수 있는 업무만 수식에 포함되기 때문이다. 그렇다면 AI 에이전트의 생산성은 어떻게 달라지는가? 인간의 직접 조작 시간 t_Human은 0에 수렴하고, 분모는 검수 시간과 개입 시간 , 그리고 대폭 낮아진 인지 피로도로 대체된다.

((Output은 총 처리한 태스크 수, Automation_orch는 MCP 이후 툴을 엮는 오케스트레이션 효율, eta는 0∼1 범위의 인간-에이전트의 유효 대체율, Agent Cost는 API 호출, 전력, 오케스트레이션을 합친 명목 비용이며, W는 시간당 인건비, t_review, t_intervention은 인간의 검수와 예외 개입 시간, alpha L_cognitive,agent는 에이전트 결과에 대한 인간의 인지 부하 가중치, C_overcall은 과잉 호출/재시도로 인한 초과 비용)

이때 직접 조작 시간 t_Human은 0에 수렴하고, 인지 피로도는 SaaS 대비 에이전트에서 급격히 낮아진다.기본적으로 현재의 에이전틱 생산성을 이야기할 때, 우리는 AGI나 초지능을 전제하지 않는다. 얼마나 많은 컴퓨팅과 언호블링이 필요할지 아직 모르기 때문이다. 기존 소프트웨어의 생산성처럼 에이전트 또한 Ouput을 갖는다. 다만 기존의 방식과 다른 가중치를 갖는, 자동화(오케스트레이션과 효율), 또한 추론의 질과 양이 중요할 것이다. 따라서 대체율 eta를 추가한다.

*1. eta는 0<eta<1 /// *2. 언호블링 : 모델의 제약을 해제해 도구 사용, 장기 기억, 자기 수정을 허용하는 것

또한 Automation 역시 오케스트레이션의 효율성에 따라 달라지며,이에 따른 전용 장비와 기술이 달라지지만, 식을 추상적으로 이해하기 위해 기존 식에서 차입한다.분모에서 재미있는건 단순 시트 카운트를 컴퓨트 가격 자체로, 인간의 시간을 ‘개입’만으로 전제한다는 점이다. [작업을 확인하거나, 부분적으로 개입하거나, 이를 결정하거나 ] 그에 따른 시간의 성격이 변한다.

컴퓨트 코스트는 더 복잡하다. 흔히 미디어에서 접하는 [모델 API 호출가,전력,오케스트레이션 효율]까지 요구된다. 기존의 컴퓨팅으로 해결할 수 없으며 이는 현재 가격이 과도하다는 점을 기억해야한다.

아주 간단한 모델링이지만

개념적인 이해를 위해 수 많은 다변수를 고려할 수 있지만, (추론의 유무, 언호블링이 주는 가중치, 제약 범위 등) 지금 수식을 간단하게 이해한다면 다음과 같을 수 있다.

1.인간 인지를 모두 대체하지 않지만 부분적인 자연어 기반으로, 최대한의 의도를 적극 반영하여, 빠르게 원하는 의도를 잡아낼 수 있다. 또한 이는 메모리에 저장되어 대화의 컨텍스트를 이어나가, 파편화된 사용자의 의도를 일관성 있게 재조정해 줄 수 있다. 즉, 원하는 목적을 끝까지 이뤄내기에 더 적합하다. 사람이 직접 머리를 써서 의사결정을 내리는 피로도 충격을 크게 감소시킨다.

2.Congitive(인지 노동)는 사용자가 제시하는 목표에 대한 이해 뿐만이 아닌, 상상력을 더한 새로운 의사결정의 제시를 의미한다. 즉, 업무 해결 자체의 초점을 맞춰, Object-Driven한 해결을 의미한다.

3.인간의 업무는 [1. 다양한 도구의 조합] , [2. 주 목표와 부 목표의 연결] , [3.에너지의 소비]라는 속성으로 크게 볼 수 있다. 에이전트는 도구의 조합 피로도에 있어서 사용자의 정신적 피로도를 감소 시키고, 목표들간의 맥락을 이해함으로써 정신적 피로도를 낮춰준다. 목표가 뚜렷하고 결과물의 깊이와 규모가 큰 경우,레거시 SaaS와의 하이브리드 작업이 더욱 유리하다. 추론 비용이 과하고 불필요한 개입성을 되려 요구하기 때문이다. 과잉 추론이 요구하는 테스크를 해결할 때 이것이 적합한지, 기존 작업 패턴의 노동 강도 또한 고려해 보아야한다.

4.즉 모델의 효율 성장성(+), 컴퓨팅 파워와 에너지 인프라의 효율성(+), 사람의 정신적 부하 감소(+) 모두 다 생산성을 끌어올리는 지표이다. 다만 여전히 과잉 호출(-) , 병목적인 오류의 무한 재귀(-) 등은 생산성을 감소 시킨다.

5.분명 이는 인류가 언젠가 에너지와 인프라 효율이 0에 가까이 수렴하는 순간 병목적인 오류의 무한 재귀와 과잉 호출을 커버할 수 있겠지만, 그 전까지는 레거시 소프트웨어의 역할이 남아 있음을 의미한다

즉, 과잉 호출을 요구하지 않는 의사결정 등 정신적 피로도가 낮은 의도가 명확한 인간의 업무들이다. 또한 의사결정의 의도(예를 들어 판사의 재판 가결과 같은)의 책임이 윤리적인 업무들에 있어서는 아직까지도 인간의 개입이 필요하다. 사회적 책임을 요구하는 업무에 있어서 레거시 소프트웨어의 기능과 그 역할은 남아있다.

피로도를 고려한다면 어느 선에서 에이전트 생산성이 더 앞지를까?

먼저 전통 소프트웨어를 사용하는 부담감을 모델링할 수 있을까?

모든 케이스에 적합하지 않지만 큰 틀의 해석을 위해 고통 지수(Pain Index)를 생각해볼 수 있다. 또한 앞서 언급된 (P_SaaS)는 소프트웨어가 기본적으로 내재하는 생산성을 의미하며, 값이 커질수록 고통은 상쇄된다. 생산성은 높아질 수록 고통은 낮아진다. 1차적인 전제이지만 생산성이 높아질 수록 고통이 낮아진다는 점을 생각해볼 때, 아주 간단한 생각을 해볼 수 있다.

마찬가지로 앞서 초기 정의한 생산성식을 이용한다면 에이전트를 사용했을 때의 고통도 생각해볼 수 있다. 그렇다면 궁금한 것은 Pain_agentic < Pain_SaaS인 지점이다.

에이전트가 경제성을 갖는 조건은 간단하다. 사람이 쓰는 돈과 시간과 머리의 피로도를 다 합친 것보다, 기계가 대신해주며 벌어다주는 가치가 더 커지는 순간이다.

돈 쪽은 이미 추세가 기울었다. 모델을 만들고 돌리는 비용은 인프라가 깔리고 모델끼리 경쟁이 붙으면서, 특히 중국에서 가성비 모델이 나오면서 계속 떨어지고 있다. 앞으로도 더 싸질 것이다. 피로도 쪽도 마찬가지다. 에이전트는 사람이 직접 입력하고 검수할 때 드는 정신적 소모를 확 줄여준다.

그래서 남은 병목은 결국 사람의 개입 시간이다. 에이전트가 일을 끝낸 뒤에 사람이 개입해서 고치고, 검토하고, 최종 판단을 내리는데 얼마나 시간이 드는지가 핵심이다. 예전 SaaS는 프로그램끼리 연결되는 것 자체에 제약이 많았지만, MCP가 나온 뒤로는 연결 효율이 비약적으로 올라왔다.

이제 중요한 것은 대체율이다. 사람이 하던 일을 어디까지 믿고 맡길 수 있는가. 결국 앞으로 봐야 할 것은 모델의 지능이 추론 능력과 언호블링의 효율을 얼마나 더 끌어올리느냐다.

당신이 투자자라면

투자자라면 EV/Sales 3.1배를 싸다고 볼 것이 아니라, 그 회사가 파는 결과물이 에이전트에게 대체되는 결과물인지, 에이전트가 오히려 의존해야 하는 결과물인지 구분해야 한다. 폼을 채우고, 요약하고, 옮겨 적는 인터페이스성 결과물은 대체되는 쪽이다. 이쪽은 2021년 멀티플로 절대 돌아가지 않는다. 반대로 에이전트가 반드시 읽고, 쓰고, 의존해야 하는 기록과 권한, 진실의 원천이 되는 결과물은 의존하는 쪽이다. 이쪽은 오히려 멀티플이 확장된다.

당신이 사용자라면

당신이 사용자라면 지금 당장 SaaS를 끄라는 이야기가 아니다. 당신의 고통이 어디서 오는지를 봐라. 팀원 한 명이 하루에 SaaS 6개를 오가며 복사 붙여넣기하는 데서 온다면, 그건 내일 당장 에이전트로 대체된다. 반대로 법무, 재무, 의료처럼 최종 승인에 책임이 무겁고 검토와 예외 처리에 시간이 오래 걸리는 곳은 다르다. 그런 곳은 기존 SaaS에 에이전트를 얹는 하이브리드가 2년은 더 생산성이 높다.

당신이 창업자라면,

SaaS는 구조적으로 사용자의 직접 개입이 길고 숙련을 요구한다. 그래서 수많은 튜토리얼과 온보딩 시스템이 표준으로 자리 잡은 것이다. 이탈을 막으려면 SaaS가 주는 생산성이 압도적이어야 한다.

자본주의에서 인간은 과정보다 결과를 본다. 99%의 성과가 나오면 과정을 묻지 않는다. AI가 기업과 경영진에게 주는 만족이 바로 이것이다. 값비싼 인건비와 감정 소모 없이 수익을 올릴 수 있다면, 기업은 당연히 그쪽을 선택한다. 이제 [결과 가치 중심의 소프트웨어]의 시대에서 무엇이 가치인지 본질을 논해야 한다.

소프트웨어는 죽지 않는다. 소프트웨어를 파는 방식이 죽었을 뿐이다.

사람이 폼을 채우는 인터페이스로서의 앱은 더 이상 프리미엄을 받지 못한다. 에이전트는 시트도 쓰지 않는다. 단일 기능으로 쪼개진 얇은 포인트 솔루션은 그 자체가 사일로이며 병목의 원인이므로 사라질 것이다.

그래서 창업자는 태스크별 인간 개입 시간을 정량적으로 측정해야 한다. 단순 작업 시간이 아니라, 에이전트가 일한 뒤에 인간이 얼마나 개입하고 검토해야 하는지의 시간축으로 나눠서 봐야 한다.

(Resource : Gartner)

아직 SaaS가 이기는 곳은 개입 시간이 급증하는 영역이다. 과잉 호출과 무한 재귀가 일어나는 복잡한 추론, 판사의 판결과 같은 윤리적 책임이 따르는 의사결정이 여기에 해당한다. 추론 비용이 과하고 오히려 불필요한 개입을 요구하기 때문에, 추론 비용이 0에 수렴하기 전까지는 레거시 SaaS의 역할이 남는다.

(Resource : Outlook)

이미 에이전트가 이긴 곳은 반대다. 사람이 직접 하는 시간은 길지만 검토 시간은 짧은 곳이다. 의도가 명확하고 정신적 피로도가 낮으며, 툴 5개를 넘나드는 반복적인 입력, 조회, 요약 작업이 여기에 속한다. 이 영역이 바로 2026년 2월에 먼저 증발한 2850억 달러짜리 시장이다.

따라서 창업자는 세 가지를 추적해야 한다. 평균 사용자를 기준으로 한 모델의 고차원 추론 벤치마크, 에이전트의 제약을 어디까지 해제할 수 있는지에 대한 언호블링, 그리고 기업과 정부의 규제다. 작은 SaaS라도 이 흐름에 맞는 경량화 모델은 반드시 필요하다.

지금은 평범한 회사에서 일을 하는 모든 사람들, 일상을 살아가는 주부들, 해외 여행과 월드컵을 위해 국경을 넘나드는 사람들, 중간선거를 준비하는 미국 정치인들까지부터 AI와 혁신 기업을 이끄는 글로벌 리더들까지, 그들이 이해하고 있던 그렇지 않던, 내 삶으로 느껴지던 그렇지 않던, 모두가 조심스럽게 숨을 죽이며 시간을 보내고 있다.사람이 물리적으로 살아감에 있어서 가장 중요한 건 당연 '의/식/주' 문제이다. 높은 달러 가격과 높아지는 금리 지점의 이야기는 우리의 '의/식/주' 문제를 직접적으로 자극하며 단연코, 우리가 물리적으로 살아가는 계획에 있어서 두려움과 조급함, 조심스러움을 함께 주고있다. 뉴스와 기타 미디어를 보면 이 시작지점을 봄 경에 있었던 ‘이란 전쟁의 발발’로 그 문제점을 지적하고 있다. 과연 이는 어느정도 맞는 말일까?

우리의 '의/식/주' 문제, 기업이 물건을 만들고 판매하는 문제의 가장 큰 핵심 중 하나는 '움직여서 거래'된다는 것이다. 두 주체가 있으며, '물건을 생산하고 판매하는 것'은 자유주의와 공산주의를 떠나 인간에게 내재된 본능과도 같다.그렇다면 '물건이 움직이는 배관'은? 단연코, [항공/선박/차량]을 통한 운송이다. 그리고 물품을 납기하는 것을 '공급'이라고 부르며 GSCPI는 공급에 대한 압력 강도가 얼마만큼 강한지 '표준화'한 강도를 나타내는 계량 추정 지표이다. 현재 이 압박의 강도가 상당하다. 글로벌 시대에서 전쟁은 참여자 뿐이 아닌, 모두의 절망이다. 세상은 거미줄처럼 촘촘히 묶여있기 때문이다.

패권 경쟁의 역사적 궤적

서로간의 물건을 막아 발전을 늦춘다, 이것이 패권국들이 서로의 공급망에 가하는 압력이 작동되는 이유다. 우린 블록화를 이해할 필요가 있다. 미국은 당연한 말잊패권국가다. 패권을 통한 이득을 유지하면서 많은 국가의 존중을 받고,역사적으로도 패권국은 언제나 영속적인 1위를 꿈꿔왔다. 적어도 지난 100년은 그래왔다. 미국도 대영제국이라는 패권을 뛰어넘고, 그들 역시 과거의 대영제국처럼 지속적인 패권 도전을 받아왔다.소련이 도전했고, 일본이 도전했다. 소련은 연방이 해체되고, 일본은 경제가 붕괴되어서 그 도전이 무너졌다. 다음 도전자는 누구인가? 단연코, 중국이다. 2000년대 초반까지만해도 경제 규모의 발전 기대만하더라도, 중국이 다음 패권의 주인공이 되는 것은 너무나도 당연한 예측이었다. 신질생산력을 통한 제조업 굴기를 선언했고, 피지컬 AI와 하드테크의 혁신적인 발전은 세계 산업 구조의 전통적인 역할 분담을 무시할 수 있을만큼 그 가능성이 점쳐졌다.

누가 과연 다음 시대의 구조를 선점하고 패권이 될 수 있을까? 계속 미국으로 남게 될까? 기어코 중국이 넘어설까? 미국은 과연 이를 방치할까? 그렇지 않을 것이다. ‘중국의 피지컬 AI와 하드테크의 혁신적인 선점’이라는 하이프를 무시하지 않지만, 미국보다 더 빠르게 경쟁하여, 다른 국가들의 표준과 자본을 흡수하고 주인이 되는지는 미궁 속에 있기 때문이다. 중국과 미국은 각 진영의 블록을 형성하여 프록시전을 치루고 있다.그러나 이는 배경일 뿐, 지금 이 글은 시장과 미디어가 다루는 두 국가, 두 블록의 대립이 아닌 "마찰이 낳은 공급망 병목"을 집중적으로 다룬다.

블록화는 현실일까? 명목 데이터의 착시

정치권과 표면적으로 끊임없이 선전하는 미국과 중국 경제의 완전한 분리는 어느 정도까지 진행됐을까? 애초에 진행은 되고 있는 걸까? 프로메테이아 및 PIIE의 실측 데이터에 따른 미·중 경제 분리의 '표면적 진척도'는 다음과 같다.

기본적인 식은 단순하다. 미국 세관 데이터를 기반으로, 미국의 전체 수입액 중 중국이 차지하는 포션을 시계열로 계산하는 것이 가장 기본이며 이는 분명히 하향 중이다. 또한 관세 품목별로 커플링이 얼마나 빠르게 깨지고 있는지 볼 수도 있다. 미국의 대중 관세 폭탄(무역법 301조)이 실제로 먹혔는지 품목별로 쪼개어 계산할 수 있다. 관세가 세게 붙은 첨단 전자제품, 가전, 기계류 영역을 중심으로 미국의 대중 직접 수입액은 전년 대비 약 20% 급감했다. 이로 인해 미국의 전체 수입액 중 중국이 직접 차지하는 비중은 기존 21%에서 13%까지 표면적으로 축소되었다. 그렇다면 이 공백은 완전히 분절된 것일까? 프록시 신흥국으로의 점유율 이동을 확인하면 착시의 실체가 드러난다. 이 식 역시 단순하다.

(Resource : prometeia.com/en/about-us/insights/article/lillusione-del-decoupling-tra-washington-e-pechino-51683484)

미국의 대중 수입 감소분과 베트남·인도·멕시코·태국 등 중개국으로부터의 수입 증가분을 변수로 대입한다면, 중국산 직접 수입 감소액의 공백을 이들 신흥국의 수입 증가액이 거의 1:1에 가깝게 메우고 있다. 실제로 중개국들의 대미 수입은 30% 이상 급증했으며, 중국을 제외한 기타 아시아 진영(베트남, 인도, 태국, 홍콩 등)의 대미 수출 비중은 23%로 반사적 폭증세를 기록했다. 동남아와 인도의 대중국 수입 성장 데이터의 90% 이상은 소비재가 아닌 '제조용 중간재 품목'이라는 점이다. 즉, 아직도 미국으로 보낼 제품의 뼈대와 공장 장비를 모두 중국발 수입에 의존하는 것이 현실이다.

실제로 부가가치 기준 무역(TiVA) 모델을 통해 양국 간 무역 감소액의 60%를 차지하는 컴퓨터, 스마트폰, 통신 장비 등 전자제품 공급망을 하단까지 역산해 분석해 보았다. 그 결과 베트남 등이 최종 조립국 마크를 달고 미국으로 수출한 제품 내부에 탑재된 '핵심 고부가가치 부품'은 여전히 중국의 제조 네트워크에서 생산되어 공급되었음이 명백히 입증되었다. 구체적으로는 고집적 인쇄회로기판(PCB), 디스플레이 모듈, 리튬이온 배터리 셀, 반도체 패키징 자재, 그리고 이를 공장에서 최종 조립하기 위한 정밀 자동화 기계류가 대표적인 우회 교역 품목이다. 프로메테이아 실증 데이터에 따르면, 중국은 현재 자국 전자제품 수출의 무려 50%를 이들 아시아 역내 중개국으로 공급하고 있다. 결국 중국이 업스트림 부품 공급을 단 하루만 통제해도, 미국이 신흥국을 통해 구축한 가상적 대체 공급망 전체가 즉시 마비되는 치명적인 구조적 아킬레스건을 쥐고 있는 셈이다. 정치적 구호인 디커플링의 이면에는 이토록 정교하고 공고한 삼각 우회 배관의 종속성이 숨어있다.

지정학적 혼잡화를 인정하자.

이렇듯 명목 데이터상으로는 분리가 진척된 것처럼 보이나, 실질적으로는 '지정학적인 혼잡화'에 가깝다. 쉽게 한마디로 정의하면, "물건이 이동하는 '배관'만 더 길고 복잡하게 쪼개놓았을 뿐, 설계도와 핵심 부품의 '원천'은 전혀 변하지 않은 상태"와 다를 게 없다.

즉, 미·중이 영원한 단절이 아닌, 서로간의 정치공학적인 눈속임에 불과하다. 정치인들의 표심과 여론은 그 무엇보다 중요하다. 지금 배관이 길어지고 손바뀜이 많아졌으니 물류비, 관세 우회 비용, 마찰로 인한 서로간의 매몰 비용은 오히려 증가한다. 현재는 그렇지 못하지만, 언젠가 먼 미래에는 중국 공급망을 완전히 배제하고, 미국 본토나 신뢰할 수 있는 동맹국 내에서 원자재 조달부터 최종 조립까지 독자적인 생태계를 완결 짓는 순간이 올지도 모른다. 다만 지금의 상황을 이해하고 우리가 무엇을 행동할 수 있는지 중요하다.

중국을 어떻게 버릴 것인가?

현재의 비즈니스에서도 미-중 시장의 연계성은 디-커플링이 일어나기 쉽지 않다. 2026년 USCBC의 회원사 대상 설문 조사에서, 중국 시장이 자사의 글로벌 경쟁력 확보에 '매우 중요'하거나 '중요'하다고 답한 미국 기업의 비율은 2025년 66%에서 2026년 80%로 대폭 상승했다. 또한 전체 설문 대상의 95%가 중국 내 현지 사업장이 글로벌 시장 지배력 유지에 불가결하다고 응답했다. 결국 정치적 대립이 강제한 블록화 장벽은 실질적인 가치사슬의 분절로 이어질 수 없으며, 단지 아시아 중개국을 경유하는 우회 삼각 무역구조를 고착화시켜 복잡성과 추가 물류비용이라는 가중 압력만을 공급망에 부과하고 있다.

(Resource : uschina.org/articles/member-survey-2026)

하지만 여전히 생산 기지 이전 계획은 미미하다. 빅테크 기업들의 현재 이전 계획은 완전한 탈중국이 아닌 'China+1' 분산 전략에 머물고 있다. 원자재 가공과 정밀 부품 제조 같은 업스트림 생태계를 신흥국 현지에 완전히 이식하려면 최소 10~20년의 세월과 천문학적인 자본, 숙련된 엔지니어링 인프라가 요구되기 때문이다.

특히 미국 정부가 환적 우회로를 차단하기 위해 '원산지 규정'을 엄격하게 들이대기 시작함에 따라, 기업들은 향후 단순 조립 공장을 넘어 현지 부품 내재화율을 강제로 끌어올리거나, 멕시코나 대만 등 대체 블록으로 공급망을 2차 재편해야 하는 압박에 직면해 있다. 방향성은 점점 더 낮은 공급과 생산성으로 이동하고 있다.

[표 1] 2025~2026 미·중 우회 교역 및 가치사슬 실증 지표

리스크 선행성과 GSCPI의 급변화

세계가 신냉전과 블록화로 나뉘어지고 ‘러시아, 중국, 이란’이 서방의 제재를 받아 거래가 제재되고 있지만, 아직도 수 많은 물류 우회 경로를 통해 그 거래는 유지되고 있음을 미중과 신흥국의 사례로 단편을 보았다. 이념과 냉전을 넘어, 사람이 생존하기 위한 분투 아래에서는, 전 세계가 남겨놓은 세계화의 흔적 아래 모든 인류가 함께 그 뜻을 공유하고 있는 것이다. 이란 전쟁이 본격화되는 2월 전부터, 공급망 압박은 이미 2025년 12월부터 상방을 향하고 있었고, 이를 매크로 시장의 '리스크의 선행성'으로 해석한다.

2025년 말부터 중동 및 대만 해역의 지정학적 위험은 고조의 기류였고, 산업에서는 이미 주기적인 발주를 멈췄다. 전쟁이 터져 배길이 막히거나 관세 장벽이 높아지기 전에 물량을 미리 확보하려는 '프런트 로딩' 수요 때문이다. 갑작스러운 주문 폭주가 공급망 파이프라인에 병목을 유발하면서, GSCPI의 핵심 성분인 각국 제조 공장의 '주문 잔량'과 '구매 재고'를 12월부터 선제적으로 밀어 올렸다.

(Resource : en.macromicro.me/charts/50601/global-supply-chain-pressure-index)

금융과 물류 시장은 리스크의 확률을 가격에 즉각 반영하였고, 결과론적으로 2025년 12월에서 2026년 6월의 이 시기에 해상 물류 비용과 유가, 선박 보험료 리스크가 상승했다. BDI 발틱운임지수와 하펙스 지수도 상승했으며, 많은 사람들이 인지했듯, 이는 주가 충격으로 이어졌다. 결과론적으로 한국과 일본의 달러 쇼크로 이어졌다. 신냉전 블록화 기조 속에서, 미국과 EU는 2025년 말부터 우회 수출을 차단하기 위해 원산지 규정 검사와 제재 품목 스크리닝을 극도로 강화했다. 세관에서 서류를 현미경 검사하듯 들여다보자, 물건이 항구에 묶이는 시간이 길어졌다. 물리적 전투가 시작되지 않았음에도 불구하고, 공급업체 배송 시간이 12월부터 뚜렷하게 늘어났다.

2025년 11~12월은 미국 대선 직후 테크 패권 전쟁의 룰이 재정비되던 시기다. 중국은 희토류 및 첨단 반도체 소재(갈륨, 게르마늄 등)의 수출 통제 고삐를 바짝 쥐었고, 미국 역시 하드웨어 자산의 내재화를 압박했다. 정부가 파이프라인의 밸브를 조이기 시작하니 실물 시장은 즉각 반응할 수밖에 없었던 것이다. 미디어는 언제나 눈에 보이는 '사건'이 터져야 소란을 피우지만, 실물 돈과 물류는 언제나 '징후'에 먼저 베팅한다.

이중 봉쇄와 희망봉 우회로

호르무즈는 이미 미국과 이란의 이중봉쇄에 쳐해있다. 이는 종전을 가정 후 실질적인 이중봉쇄가 사라지더라도, 실제 통행에 심리적인 압박까지 가해져, 꽤 오랜 시간이 지나야 병목 현상이 해소될 것이다. 여기에 예멘의 후티 반군이 홍해의 남단 관문인 바브엘만데브 해협을 사정권에 두고 민간 상선을 향해 무차별 공격을 감행함에 따라, 글로벌 물류 전선에 초대형 악재가 터졌다. 이미 머스크(Maersk), MSC, CMA CGM 등 메이저 컨테이너 선사들이 즉각적인 홍해 통항 중단과 희망봉 우회를 결정했고, 위기가 최고조에 달했을 당시에는 150척이 넘는 대형 유조선들마저 일제히 해협 진입을 거부하고 항로를 변경했다.

호르무즈 해협은 일일 2,000만 배럴에 이르는 글로벌 해상 원유 수송량의 25%가 통과하는 절대적 관문이다. 이 중 80%는 에너지 수입 의존도가 극도로 높은 아시아(중국, 인도, 한국, 일본 등)로 유입된다. 문제는 이 호르무즈의 잠재적 리스크와 더불어, 이미 홍해를 둘러싼 지정학적 봉쇄 위기가 글로벌 에너지 및 물류 공급망 압박에 실질적 영향력을 가하고 있기 때문이다. 아프리카 희망봉 우회 항로는 편도 기준 운항 거리 3,500~4,000해리 증가시키며 최소 10일에서 14일의 운송 지연을 유발한다. 그 결과 해운 선사들의 급격한 연료 소모 증가와 선박 가용성 저하로 인해 글로벌 컨테이너 시장의 실질 운임의 상승은 차트에서 드러난다.

(주석: New York Fed 관측 시스템 상 호르무즈 해협 경색 지속 기간 지표 바인딩치 수록 데이터 - 'DURATION OF CLASHER / STRAIT OF HORMUZ TRAFFIC OVERVIEW: 124 DAYS 11 HOURS 57 MINUTES / 850.6K DWT throughput / 5 ships under way / 380 vessels waiting' )

타결 선언과 '야밤 항해'

전쟁이 멈춘다고 해서 글로벌 공급망 압력이 즉각 평시 수준으로 회복될 것이라는 기대는 지극히 낙관적인 오판이다. 2026년 6월 17일 타결된 미-이란 간의 임시 양해각서 체결은 붕괴했던 호르무즈 해협 상선 통항의 숨통을 터 주었으며, 하루 통동량이 일시적으로 약 2,000만 배럴 수준에 도달하기도 했다. 그러나 이러한 복귀 양상은 완전한 정상화와 거리가 멂. 해협 통행의 안전이 100% 검증되지 않아 통과 선박의 대다수가 GPS 장치를 끄고 야간에 비밀리 통과하는 '야밤 항해'를 물론 절대적인 통행량 자체가 아직까지도 적다. 해협 곳곳에 부설된 다수의 군사 해군 기뢰와 협소해진 기동 채널이라는 안전상의 한계로 인해 실질 통항 용량은 향후 최소 수개월 동안 평시 기준의 50%를 밑돌 수밖에 없다.

글로벌 대형 물류 기업인 DHL은 분쟁이 종식된 이후에도 중동 해상 물류가 분쟁 이전의 안정성 수준으로 복귀하는 데 최하 4개월에서 6개월 이상의 긴 유예 기간이 소요될 것으로 전망된다. 여기에 여전히 정리가 되지 않은 홍해 유역의 후티 반군 활동 리스크까지 감안한다면, 해상 공급망은 타결 선언 이후에도 상당 기간 고비용 지연 구조를 유지할 것이다.

미국·EU 중심의 '대체 회랑' 계획

기존 바닷길이 막히자, 서방은 아예 새로운 배관을 뚫는 국책 인프라 계획을 공식화하고 있다. 수에즈 운하의 취약성을 보완하기 위해 출범한 '인도-중동-유럽 경제회랑(IMEC)'은 중동 분쟁의 여파 속에서 위험을 분산하기 위해 현재 '인도 아라비아해 ➔ 오만 및 두바이 육상 철도 ➔ 이스라엘 하이파 항과 지중해'로 이어지는 우회 매트릭스를 구축하고 실증 테스트를 다각도로 진행 중이다.

EU 역시 동남아 및 아시아 제조 허브와의 중단 없는 연결성을 확보하기 위해, 중동을 거치지 않고 중앙아시아와 코카서스 지역을 관통하는 '카스피해 횡단 교통 회랑(TCTC, 일명 중앙 회랑)' 증설에 사활을 걸고 있다. 실제로 EU 집행위원회는 이 대륙 철도망 및 물류 인프라 격리벽을 세우기 위해 최근 수십억 유로 규모의 연계성 자금 투입 플랫폼을 공식 가동하며 진척도를 끌어올리고 있다.

속지 말자. 정치권의 일시적 종전 호언장담과 달리, 실제 주요국 정부와 글로벌 선사들의 내부 계획서들을 뜯어보면 "기존 공급망으로의 온전한 복귀는 당분간 불가능하며, 비용이 더 들더라도 쪼개지고 길어진 새로운 탈중국·탈분쟁 배관을 공식 인정하고 굳히겠다"는 서글픈 냉전적 현실이 고스란히 드러난다.

공급망 압력의 진짜 트리거

GSCPI를 사상 최저치(-1.58) 수준에서, 표준편차 1.82까지 수직 상승된 이유는, 중동의 운송비 증가뿐이라고 볼 수 없다. GSCPI의 산식을 잘 보면, 제조업 전반에서 급격한 ‘납기 지연’과 ‘수주 잔량’으로 그 원인을 확인할 수 있다. 바로 모두가 들어본 AI 데이터 센터 투자 바람이 그 원인이다. 2026년 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타, 오라클 등 글로벌 하이퍼스케일 5대 대기업은 인공지능 인프라 확충에만 총합 6,000억 달러가 넘는 유례없는 규모의 CapEx 투입을 전격적으로 전개하고 있다. 이 자본의 75%인 4,500억 달러가 가속기 칩과 네트워크 소자 구매에 쏟아지고 있다. 천문학적 유동성이 반도체 가치사슬로 흡수되면서, 생산의 병목은 2024년의 데이터 센터 전력망 부하 한계에서 2026년 반도체 제조 자체의 절대적 생산 케파 제한으로 회귀했다.

구체적으로 TSMC의 초미세 노드 파운드리 한계, CoWoS 케파 부족은 빅테크 기업들의 생산 계획에 큰 차질과 지연을 가했다. 구글의 자체 AI 가속기 생산 KPI 또한 400만 개에서 300만 개로 하향 전망 되었다. 또한 데이터 센터에 탑재되는 HBM 수요가 전 세계 메모리 반도체 웨이퍼 투입량의 무려 23%를 삼키면서, 모바일과 PC 등 일반 기기에 사용되는 범용 DRAM과 NAND 플래시 공급 또한 영향을 준다. 에큐리스의 원자재 리드 타임 리포트에서는, 2026년 3월 기준 고사양 메모리 및 특수 광 네트워크 모듈의 납품 대기 시간은 40주에 이르며, 범용 DRAM과 NAND 플래시 가격은 각각 60%, 38% 상승했고, 가치사슬의 구조적 문제점을 눈여겨 봐야한다.

[표 2] 2026년 빅테크 AI CapEx 규모 및 하이테크 하드웨어 리드 타임

단기 물류(OpEx)와 중장기 증설(CapEx)의 분리

GSCPI의 정점 통과와 실질적 완화 시점을 예측하기 위해서는 단기 물류 지표와 중장기 하이테크 생산 기기 증설 기점을 분리해야 한다. GSCPI 지표는 2026년 4월 1.82 표준편차에서 5월 1.77 표준편차로 미미한 내림세를 기록하며 극단적 공포 국면은 일단 벗어났음을 보이고 있다. 그러나 이는 기저에 깔린 근본적 병목들의 구조적 해소를 뜻하는 것이 아니다.

(주석: New York Fed 관측 시스템 통계 원본값 대조 데이터 - 'June 0.1, July 0.05, August -0.15, September -0.1, October -0.15, November -0.25, December 0.5, 2026 Feb 0.45, March 0.6, April 1.82, May 1.77' )

GSCPI가 1.82에서 1.77로 살짝 내려앉은 표면적 숫자에 속지 않고, 단기 물류 지표와 중장기 하이테크 생산 기지 증설 기점을 반드시 분리해서 분석해야 하는 이유는 명확하다. 이를 섞어서 보면 공급망이 완전히 치유되었다는 '허구적인 완화 신호'에 속아 자본 배치 타이밍을 통째로 오독하기 때문이다.

GSCPI의 미미한 하향세는 선사들이 비용을 더 지불하더라도 예측 가능한 대안 경로를 찾아내어 물류 원가(OpEx)의 발작이 멈췄음을 뜻하는 ‘기술적 안정’에 불과하다. 반면, 하이퍼스케일러들의 데이터센터 건설의 막힘세는 [변압기·전력 연계 병목]이나 [초미세 파운드리 가동 스케줄]은 철저히 자본 지출(CapEx)의 영역이다. GSCPI의 산술식에 잡히지 않는다. 바닷길이 조금 매끄러워졌다고 해서 전력망 자재 부족이 해결되거나 첨단 반도체 공장의 물리적인 가동 일정이 앞당겨지지는 않는다. 수십 억 달러 규모의 신규 파운드리 공장과 첨단 패키징 설비의 실질 가동 및 의미 있는 공급 개시는 아무리 빨라도 2026년 말에서 2027년 초에나 도래할 것으로 예측된다. 따라서 우리는 물류 원가 안정을 공급망 앞으로의 모든 ‘구조적 병목 해소’로 오해하는 것에 지속적으로 검증해야한다.

불리한 공급 충격은 GDP를 낮추고 인플레이션을 높인다.

IMF는 2026년 4월 세계경제전망(WEO) 글로벌 경제 성장률을 3.1%로 가차 없이 하향했으며, 중동 충돌이 유발한 밀, 비료, 석유화학 등 원자재 및 에너지 가격의 폭등이 결합되어 글로벌 근원 인플레이션을 연말까지 약 50bp 추가 견인할 것이라 경고했다. 이는 CaPeX나 현재의 반영되지 않은 OpEx의 이야기이다.

공급 부족 지수(Shortage Index)가 있다. 이 지수는 GSCPI와 달리, 1900년부터 발행된 약 2,500만 건의 미디어 텍스트 데이터를 정량화한 즉각적인 병목이 얼마나 심각한지를 GSCPI의 지연을 조금 더 빨리 접할 수 있다. 공급 부족 지수는 데이터상 유독 전쟁에 민감하다. 또한 데이터 초기에는 파업에 유독 민감했다.

분자는 “노동 부족, 식품 부족, 산업 자재 부족, 에너지 부족’이라는 키워드를 전체 기사에서 몇 건이나 담고 있는지 표준값 100에 고정하는 가중치 상수와 함께 나타난다. 가로축은 0분기부터 20분기(5년)까지를 보여준다.

( resource : matteoiacoviello)

2026년 3월과 4월 정확히, 부족 지수는 128에서 239~245로 약 1.9배 상승했다. 더욱이 눈에 들어오는 점은 5~6배 상승되었다는 점이다. 5월은 에너지 지수가 전월 100에서 59로 내려갔다. 휴전과 종전 내러티브에 의함이다. 하지만 우리가 중요하게 봐야할 두 번째는, 산업 자재 부족 지수이다. 4월 33.84에서 43.09로 증가함은 CaPeX의 본질적인 장애가 있음을 시사한다. 되려 5월에는 지속적으로 병목이 증가하고 있다. 이는 에너지 공급 부족과 별개로 CaPeX를 주의함을 의미한다.

FED 모델을 따르면, 공급 부족 지수(index_all_shortage)의 1단위(100포인트) 급격한 상승은 1년 차에 전 세계 실질 GDP 성장을 0.4%포인트 강하시키고 3개년 누적으로 0.8% 내려간다. 즉, 2027년 늦어도 2분기부터는 산업과 자산 시장의 하락세가 예상되며, 인플레이션은 29년 말까지 완만한 상승세를 야기할 수 있다. 적어도 지금 종전된다는 케이스에서 그렇다.

고금리를 대비하라

사실상 금리 인상이 확실시되고 있다. 근원 물가가 연말까지 50bp 추가 가중된다는 것은 FED와 ECB가 설계해 둔 2026년 하반기 금리 동결을 기대하기가 어렵다. 시장이 기대하던 통화 정책 완화는 실종되고, 오히려 인플레이션 통제를 위한 추가 금리 인상 리스크가 재부각된다. 자본 시장의 '리스크-오프' 심리로 이어지며, 불확실성을 가증시킨다. VIX 지수와 MOVE 지수로부터 그 현상이 나타나기 시작했다. 자본의 근간이 되는 국채 금리가 하방을 닫고 위로 튀면서, 후기 스타트업 및 혁신 기업들이 체감하는 실질 조달 금리는 한계치에 다다른다. 그 경험이 나도 너무 아팠다. 이는 하이퍼스케일러들의 데이터 센터 완공 일정이 밀리는 현상과 정확히 맞물린다.

공급 프록시(신흥국)의 통화 가치는 앞으로 어떻게 될까?

미국의 고금리가 장기화되면 글로벌 자본은 신흥국에서 빠져나와 안전자산인 달러 매수세를 예상한다. 달러 인덱스 역시 강해지고 있다. 우리가 '지정학적인 혼잡화'의 대안으로 낙점했던 베트남, 인도, 태국 등의 통화 가치가 급락한다. 이들 중개국은 제품 최종 조립을 위해 중국으로부터 원자재와 반제품을 수입해야 하는데(대중 수입 12% 증가), 통화 가치 하락으로 인해 중간재 수입 원가가 대폭 상승하는 '2차 마진 압박'에 직면하게 된다. 배관의 유지 비용이 더 비싸지는 것이다.

근원 물가만 50bp가 더 얹어지면, 전 세계는 실질 구매력 저하에 따른 '수요 둔화' 구간으로 강제 진입한다. 비용은 오르는데 물건은 안 팔리는 전형적인 공급 쇼크형 스태그플레이션의 덫에 빠지게 된다.